머신러닝 기반 정자 채취 성공률 개인별 예측

비폐쇄성 무정자증(NOA)은 남성 불임의 가장 심각한 형태입니다. 그러나 NOA 환자의 고환 초점 정자 형성의 다양한 특성으로 인해 정자 회수율(SRR)을 정확하게 평가하는 것이 어려워집니다. 본 연구는 NOA 환자의 SRR을 효과적으로 추정할 수 있는 기계 학습 기반의 비침습적 평가 시스템을 개발하고 검증하는 것을 목표로 합니다. 단일 센터 조사에서 미세해부 고환 정자 추출(micro-TESE)을 받은 NOA 환자가 등록되었습니다: (1) 2016년 1월부터 2022년 12월까지 2,438명의 환자, (2) 2023년 1월부터 2023년 5월까지 174명의 환자(추가로) 검증 코호트). 참가자의 임상 특징은 기계 학습 모델을 훈련, 테스트 및 검증하는 데 사용되었습니다. ROC 아래 면적(AUC), 정확도 등 다양한 평가 지표를 사용하여 8개 기계 학습 모델의 예측 성능을 평가했습니다.